


# 1、 熟练使用并具有扎实的python基础，了解内部实现基本原理，有良好的代码编写习惯 ；
# 2、 熟悉Django、fastapi框架，了解常用组件的背后实现逻辑 ；
# 3、 熟练掌握mysql数据库语句，了解常规操作的背后实现原理，熟练使用redis等数据库 ；
# 4、 熟练使用python开发的相关组件如 celery，rabbitmq，kafka，nginx等
# 5、 熟练操作 Linux 系统以及常用的 Linux 命令，掌握 shell 等脚本语言；
# 6、 掌握 ip/tcp/udp/http 相关实践知识，了解线程、进程、协程之间的区别联系；
# 7、 掌握大数据开发技能栈，具有生产上离线数据、实时数据处理经验，数据建模，计算优化；
# 8、 熟练使用c/c++语言开发程序，掌握开发必要的知识于技能；
# 9、 熟练使用llm开发相关框架，langchain，llamaindex等，了解大模型微调并自己实践过模型微调；
# 10、 熟练使用 Git 等项目开发管理工具






# 精通Python： 不止于语法。准备重点：
# 高级特性： 装饰器、上下文管理器、元类、生成器、协程（yield, async/await）。
# 内存管理： 引用计数、GC、循环引用、__slots__、避免内存泄漏（尤其在长时服务中）。
# 性能优化： 使用cProfile, line_profiler定位瓶颈，熟练使用高效库（numpy, pandas向量化操作），必要时使用Cython或ctypes/cffi调用C/C++。
# 代码质量： 严格遵循PEP8，使用类型提示（Type Hints），编写单元测试（pytest）、集成测试。熟悉常见设计模式。
# 掌握FastAPI/Flask/Django： 如前所述，FastAPI是当前大模型API服务的首选。务必精通它。理解ASGI vs WSGI。准备时：
# 用FastAPI构建复杂API项目。
# 理解其底层（Starlette, Pydantic）。
# 掌握其测试客户端。
# 对比Flask的同步模型和FastAPI的异步模型。


# 精通 Python：
# 深度要求： 超越基础语法。深入理解：
# 并发编程： asyncio 协程原理与应用、threading/multiprocessing 的适用场景与陷阱、GIL 的影响。
# 高级特性： 装饰器、上下文管理器、元类（理解框架原理很有用）、生成器、描述符。
# 性能优化： 分析工具（cProfile, line_profiler）、高效数据结构、避免不必要拷贝、Cython/C++ 扩展（了解如何与底层交互）。
# 代码质量： 深入理解 PEP8，熟练使用 mypy 类型检查、pytest 单元测试/集成测试、代码格式化工具 (black, isort)。写出生产级、可维护的代码至关重要。







